The Students’ Academic Performance at the Conservatory of

The Students’ Academic Performance at the Conservatory of Music:

A Structural Model from the Motivational VariablesFrancisco P. Holgado*, Leandro Navas**, and Victoria Marco***

*Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED, Madrid), **Universidad de Alicante, ***Conservatorio Profesional de Música de Alicante

AbstractThe aim of this research is to analyze the relationships between several motivational variables in the teaching Music context during the Professional Grade of Music at the Conservatory. More specifically, it is tried to analyze the relationships between the students’ self-concept, their causal attributions, their academic goals and their content goals, and the relationships between all of them and the academic performance, in that context. The participants are 209 Conservatory students, males and women, who learn to play a wide range of musical instruments, with an average age of 17.25 years old. All of them answer four closed-ended questionnaires: the AF-5 Questionnaire (Musitu & García, 1999), the Goal Questionnaire (Wentzel, 1989), the Multidimensional Causal Attributions Evaluation Scale (Barca, 2000) and the Academic Goal Questionnaire (Hayamizu & Weiner, 1991). In general, the causal diagram’s results show adequate fit indices and corroborate the relations between the variables which were set out from the theoretical framework. However, it is observed a curious positive relation between the poor performance-low capacity attribution and the academic self-concept.

Keywords: Self-concept, causal attributions, goals, academic performance, conservatory.

ResumenEl objetivo de esta investigación es valorar las relaciones que diversas variables motivacionales man-tienen entre sí, en el contexto de las enseñanzas musicales en el Grado Profesional de Conservatorio de Música. Más concretamente, se pretende analizar las relaciones entre el autoconcepto, las atribuciones causales, las metas académicas y el contenido de las metas de los estudiantes, y las relaciones de to-das ellas con el rendimiento académico, en dicho contexto. Participan 209 estudiantes, mujeres y hom-bres, del Conservatorio que aprenden a tocar diferentes instrumentos musicales, con una edad media de 17.25 años. Se utilizan el cuestionario AF-5 (Musitu y García, 1999), el Cuestionario de Metas (Went-zel, 1989), la Escala de Atribuciones Causales Multidimensionales (Barca, 2000) y el Cuestionario de Metas Académicas (Hayamizu y Weiner, 1991). El modelo estructural estimado muestra adecuados ín-dices de ajuste. En general, se corroboran las relaciones planteadas entre las variables consideradas a partir del estudio teórico del tema, aunque llama la atención la relación positiva entre la atribución a la baja capacidad del bajo rendimiento académico y el autoconcepto académico.

Palabras clave: Autoconcepto, atribuciones causales, metas, rendimiento académico, conservato-rio.

Correspondence: Francisco Pablo Holgado Tello, Departamento de Metodología de las Ciencias del Comportamiento, Facultad de Psicología, UNED. Juan del Rosal, 10 - 28040 - Madrid. E-mail: [email protected]

Revista de Psicodidáctica, 2013, 18(2), 257-273 ISSN: 1136-1034 eISSN: 2254-4372www.ehu.es/revista-psicodidactica © UPV/EHU DOI: 10.1387/RevPsicodidact.6942

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Revista de Psicodidáctica, 2013, 18(2), 257-273

Introduction

This study focuses on an ex-planatory model of the relationships between different motivational vari-ables (the self-concept, the content goals, the causal attributions and the academic goals) and the academic performance (in the musical instru-ment and in the rest of the subjects), in the case of the students at the Conservatory of Music.

There is a relationship between the academic goals and the causal attributions (Cabanach et al., 2009; Closas, Sanz, & Ugarte, 2011; Marco, 2010; Miñano & Castejón 2010) and with the achievement motivation (Miñano & Castejón, 2008; Navas, Soriano, Holgado, & López, 2009; Phan, 2012). In gen-eral, research shows that the learn-ing goal orientation is related to adaptive and positive attributional patterns, whereas the perform-ance goal orientation is usually connected to disadaptive learned helplessness attributional patterns (Valle, Cabanach et al., 2009; Valle, Núñez et al., 2009). The students with learning goals tend to asso-ciate their effort to their perform-ance, and attribute their success and failure to their effort: they as-sume that the effort is linked to the ability. However, the performance goal orientation tends to be related to capacity attributions, in both cases of success and failure. The capacity attribution, when it is con-sidered as a stable causal adscrip-tion, is disadaptive and it can pro-

duce learned helplessness (Weiner, 1986, 1992). Besides, the students with performance goal orientation associate their effort to their capac-ity in a negative way, so they could avoid the effort to protect their self-esteem (Brophy, 2005; Valle et al., 2008). Equally, the attributions influence the academic goals sig-nificantly (Closas et al., 2011; Na-vas & Soriano, 2006; Valle, Caba-nach et al., 2009).

The relationship between the learning goals, in which the de-sire to learn is relevant, and the marks given by the teachers has been questioned, in both the uni-versity contexts (Kolic-Vehovec, Roncevic, & Bajsanski, 2008; Valle et al., 2008) and the non-univer-sity contexts (McWhaw & Abrami, 2001; Pintrich, 2000). And even it is suggested that social compari-son processes should not be con-sidered in relation to the perform-ance goals (Brophy, 2005; Navas, Marco, & Holgado, 2012; Valle et al., 2007). Also, it is checked that the students with learning goal ori-entation, when they face difficult tasks, they show competence be-liefs (Fernández, Anaya, & Suárez, 2012; Urdan, 2010; Valle, Caba-nach et al., 2009; Valle, Núñez et al., 2009; Zimmerman, 2008; Zim-merman & Schunk, 2008). At the same time, it is observed that the high performance students show high levels in learning goals (Barca, Peralbo, Porto, Marcos, & Brenlla, 2011; Marco, 2010; Navas & Sam-pascual, 2008).

THE STUDENTS’ ACADEMIC PERFORMANCE AT THE CONSERVATORY OF... 259


From the perspective of the goal contents, which enhances what stu-dents pursue and orientates their behavior to achieve the result that they want to obtain (Wentzel, 1989; 1999), it is informed that pursuing a concrete goal is not incompatible with having another different goals, defending the idea of multiple goals this way. There is evidence that the goal contents are related to the ac-ademic performance (Navas, So-riano, & Holgado, 2012; Wentzel, 1991a, 1991b, 2000).

The causal attributions are also connected to the academic per-formance. Some appropriate attri-butional patterns benefit the sub-ject’s implication with the task, the attribution influences the aca-demic performance indirectly and the failure-low capacity attribution predicts negative academic results (Navas, Castejón, & Sampascual, 2000; Vispoel & Austin, 1995). Therefore, those high performance students associate their success to internal causes (effort, interest or use of suitable strategies). It is ob-served that the mathematics and the language students associate their good marks to their effort and their capacity to a greater extent than those who obtain bad marks (Caste-jón, Navas, & Sampascual, 1996; Miñano & Castejón, 2011; Navas et al., 2000). The success-capacity at-tribution and the success-effort at-tribution predict the academic per-formance in a positive way, whereas the success-luck attribution does it in a negative way (Barca, Bren-

lla, Marcos, Morán, & Porto, 2007; Castejón, Navas, Miñano, & So-riano, 2009). In the musical educa-tion area, several authors find these same results between the students (Austin & Vispoel, 1998; Chandler, Chiarella, & Auria, 1988; Legette, 1998; Marco, 2010; Painsi & Parn-cutt, 2004). Marco (2010) confirms that the failure-low capacity attri-bution influences the academic per-formance in a negative way. Asmus (1986) finds that the students con-nect their success to internal causes and their failure to external and un-stable causes. In the same direc-tion, Reynolds (1992) defends that the music lessons should be struc-tured to demonstrate that the musi-cal ability is not a stable trait and that it is developed through effort. Equally, Howe, Davidson and Slo-boda (1998) defend the music stu-dents need to know that their mu-sical practice is the most important issue for the quality of their per-formance, so this is the most reli-able way to improve their musical abilities.

There are several relationships between the self-concept and the academic performance. In fact, there are many researches in which there has been found a meaningful relationship between the self-con-cept and the academic performance (Carmona, Sánchez, & Bakieva, 2011; Castejón, Gilar, & Pérez, 2009; Katsochi, 2008; Marsh & O’Mara, 2008; Miñano & Castejón, 2011; Miñano, Castejón, & Gilar, 2012; Skaalvik & Skaalvik, 2008;



Valentine, 2002). In relation to the musical education, Winne and Marx (1981) suggest that if a person rec-ognizes himself/herself as a good musician, the musical performance could be associated to a lower self-concept in other areas, as the sports, the academic or the social ones and, vice versa, Marco (2010) finds a negative relationship between the social self-concept and the instru-mental performance. On their be-half, McCormick and McPherson (2003), and McPherson and Mc-Cormick (2006) find that the self-concept is the most important fac-tor to predict the performance in music. Besides, the instrumental and vocal students who get highly involved in a cognitive and meta-cognitive way when they practice tend to show a higher self-concept (Nielsen, 2004).

There are many studies which analyze the power of the motiva-tional variables to predict the aca-demic performance, but very few of them are referred to music and, in this context, there are hardly re-searches focused on the Conserva-tory (Marco, 2010; Navas, Marco et al., 2012). Precisely, the singularity of this study and the original part of it is that it is carried out with music students at the Conservatory.

In conclusion, the general pur-pose of this work is to analyze the predictive capacity of the self-con-cept, the attributions, the academic goals and the goal contents in rela-

tion to the students’ academic per-formance at the Conservatory of Music. It is important to remark that the Conservatory studies are an extracurricular task so the stu-dents are not compelled to do it; then it can be imagined that he/she will be very motivated towards that musical learning. Therefore, based on previous studies, it is pro-posed a predictive model for the students’ academic performance at the Conservatory of Music (see Figure 1). It is suggested that the high performance-subject ease at-tribution is associated to the aca-demic self-concept in a negative way, the high academic perform-ance-effort attribution predicts the academic self-concept and the self-improvement goals positively, and the poor academic performance-low capacity attribution is related to the academic self-concept and the per-formance negatively. Equally, it is set out that the academic self-con-cept is connected to the self-im-provement goals and the perform-ance, and the social self-concept is linked to the instrumental perform-ance in a negative way. At the same time, the self-improvement goals are associated to the instrumental performance positively. Finally, the instrumental performance is related to the performance in the rest of the subjects in a positive way. The concrete purpose of this study is to estimate the considered model through path analysis.



HAP-E

PAP-LC

AS

SS

SG

INSTM

AVM

HAP-SE

– + +

+ –

–

– + + +

+

Figure 1. Suggested model’s diagram to be estimated.Note: AS = Academic/working self-concept; SS = Social self-concept; SG = Self-improvement goals; HAP-SE = High performance-subject ease attribution; HAP-E = High academic performance-effort at-tribution; PAP-LC = Poor academic performance-low capacity attribution; INSTM = Instrument mark; AVM = Average mark achieved in the rest of the subjects.

Method

Participants

The participants represent the 26% of total students at the Profes-sional Conservatory of Music of Alicante (Spain). The 209 subjects are selected by incidental sampling. The 55.5% are males (n = 116) and the 45.5% are women (n = 93). Their ages range from 12 to 62 years old (M = 17.25; SD = 5.46). The 19.6% are first year students, the 15.3% are second year students, the 12.9% are third year students, the 14.4% are fourth year students, the 23.4% are fifth year students and the 14.4% are sixth year stu-dents.

Variables and instruments

These ones are the variables which are submitted to study:

Self-concept dimensions

Academic/working self-con-cept (AS), social self-concept (SS), emotional self-concept (ES), famil-iar self-concept (FAS) and physical self-concept (PHYS). They are as-sessed with the test AF5 (Form 5), with a reliability of α = .82 (Musitu & García, 1999).

The goal contents

Academic responsibility goals (ARG) and friendship goals (FG).



They are assessed with the Goal Questionnaire by Wentzel (1989), which shows reliability indices that range from α = .79 to α = .76 in the Spanish version (Navas & Sam-pascual, 2008). The original ques-tionnaire evaluates another goals (achievement and instrumental ones), but they are dismissed due to the fact that they are not considered as reliable (α = .21 y α = .29, re-spectively, according to Navas, So-riano et al., 2012).

Causal attributions

High performance-subject ease attribution (HAP-SE), high per-formance-high capacity attribution (HAP-HC), poor academic perform-ance-teachers attribution (PAP-T), academic performance-luck attri-bution (AP-L), high academic per-formance-effort attribution (HAP-E), poor academic performance-lack of effort attribution (PAP-LE) and poor academic performance-low ca-pacity attribution (PAP-LC). They are assessed through the Multidi-mensional Causal Attributions Eval-uation Scale (Barca, 2000), with an alpha which ranges from .53 to .75 (according to Barca et al., 2007).

Academic goals

Achievement goals (AG), social reinforcement goals (SRG), learn-ing goals (LG) and self-improve-ment goals (SG). They are assessed with the Academic Goal Question-naire (Hayamizu & Weiner, 1991),

in the version by González, Torre-grosa and Navas (2002), with re-liability indices which range from α = .72 to α = .86 (according to Marco, 2010).

Academic performance

Instrument mark (INSTM) and average mark achieved in the rest of the subjects (AVM).

Procedure

After having obtained the au-thorization by the board of directors, the students fill in the instruments in their usual classroom, during the teaching hours. The participation is voluntary and they should answer sincerely, because their responses and the data treatment for future publications would be strictly con-fidential at every moment. The pro-cedure consists of an unpaid and informed consent (in the case of mi-nors, it is obtained from their fam-ily).

Design and data analysis

A basic correlational design is used. We use a multivariate analysis using the SPSS (16.0 version) and the LISREL (8.71 version) software package.

Results

Table 1 shows the r Pearson bi-variate correlation matrix for the



Table 1Bivariate Correlation r Pearson Matrix between the Variables

HAP-SE HAP-E PAP-LC AS SS SG INSTM AVMHAP-SEHAP-EPAP-LCASSSSGINSTMAVM

1———————

–.02 1——————

–.12 .02

1—————

–.20** .23** .18**

1m————

–.06**.11**.08**.25**

1**———

–.13**.20**.02**.20**.07**

1**——

.01**

.16**

.00**

.31**–.08**.24**

1**—

–.09**.01**

–.13**.31**.03**.18**.48**

1***p < .05 **p < .01.Note: AS = Academic/working self-concept; SS = Social self-concept; SG = Self-improvement goals; HAP-SE = High performance-subject ease attribution; HAP-E = High academic performance-effort at-tribution; PAP-LC = Poor academic performance-low capacity attribution; INSTM = Instrument mark; AVM = Average mark achieved in the rest of the subjects.

considered variables, where it is ob-served the complex relationships’ network that is produced between them.

The structural model shown in Figure 1 is estimated from the cor-relation matrix. Since the variables are not normal due to the skew-ness (except AVM), Robust Maxi-mum Likelihood is used as method of estimation (Morata-Ramírez & Holgado, 2013; Yang-Wallentin, Jöreskog, & Luo, 2010). The fit in-dices are adequate, because the GFI (.98) and the AGFI (.95) values are above .90 recommended by Byrne (2001) and the RMSEA (.03) value is lower than .1. The model fits the data (χ2

Satorra-Bentler = 20.06, gl = 17, p = .27), so it cannot be rejected, and it could be considered that it

describe the way in which the vari-ables are connected.

After having analyzed the modification indices, it is decided to add the parameter between SS and AS, because it makes sense from the results found in previous studies (Degé, Wehrum, Stark, & Schwarzer, 2009; Spychiger, Gru-ber, & Olbertz, 2009; Vispoel 1995). In Figure 2, it can be observed the diagram corresponding to the com-pletely standardized solution, con-sidering the modification indices.

If these results are compared to the model in Figure 1, it is appreci-ated that the relationships that had been proposed between the next var-iables are confirmed: HAP-SE and AS, HAP-E and SG, HAP-E and AS, PAP-LC and AVM, AS and INSTM,



AS and AVM, SS and INSTM, SG and INSTM, and INSTM and AVM. After the comparison, it is also observed that the relationship between PAP-LC and AS is pos-itive, contrary to what had been proposed initially, that the relation-ship suggested between AS and SG is produced between SG and AS and, as it has been said, that the adjustment improves after having

added the unexpected relationship between SS and AS. The model fits the data (χ2

Satorra-Bentler = 11.13, gl = 16, p = .80) and other global fit indices improve because GFI = .99, AGFI = .97 and RMSEA = 0. In Ta-ble 2 a comparative chart between the adjustment indices for the ini-tial and the final models is shown to facilitate the data reading and the adjustment evolution.

HAPSE

SS

HAP-E

PAPLC

SG

INSTM

AVM

.83

.71

–.13

AS

–.16

.17

.13

–.16

.20

.04

.23

.42

.21

.97

.85

.33

–.06

.11

.03

.09

–.08

–.16

Figure 2. Path diagram with the completely standardized solution, considering the modifi-cation indices.

Table 2Comparative Chart between the Adjustment Indices for the Initial and the Final Models

χ2Satorra-Bentler gl p GFI AGFI RMSEA

Initial model 20.06 17 .27 .98 .95 .03Final model 11.13 16 .80 .99 .97 0



Discussion

The purpose of this research is to analyze the relationship between the motivational variables (the self-concept, the causal attributions, the goal contents and the academic goals) and the students’ academic performance at the Professional Conservatory of Music (this is the innovative part of this study’s pos-sible contribution); in order to do it, a structural model is corroborated (see Figure 1).

The estimated model, in the first place, allows to confirm that the high academic performance-subject ease attribution (negatively) and the high academic performance-effort attribution (positively) have an ef-fect on the academic self-concept, as it was suggested in the model, because they constitute an adap-tive attributional pattern which con-firms the relationship between in-ternal causes and the self-esteem, defended by Weiner (1986, 1992) and by the Miñano and Castejón’s (2011) results. Unexpectedly, the poor academic performance-low ca-pacity attribution influences the ac-ademic self-concept positively; it could be explained if it is noticed that it consists of a voluntary task which differs from the subjects that define a typical education program.

In the second place, it is ob-served that the academic self-con-cept is connected to the self-im-provement goals directly, in the same way as the results from other studies (Miñano & Castejón, 2011),

which corroborate that the students with a high self-concept guides themselves towards the learning process. Equally, the results by Aus-tin (1990) are confirmed, who finds that the musical self-esteem is a predictor of the student’s partici-pation in musical activities (inside and outside the classroom); the re-sults by Klinedinst (1991) are also confirmed, who obtains several re-lationships between the musical self-concept and the students’ par-ticipation in musical activities.

In the third place, it is observed a direct influence from the high ac-ademic performance-effort attribu-tion towards the self-improvement goals, so these results are similar to those ones found by Cabanach et al. (2009), Valle, Cabanach et al. (2009) and Valle, Nuñez et al. (2009). Also, it is confirmed a neg-ative relationship between the poor academic performance-low capac-ity attribution and the average score obtained in the subjects apart from the instrument. These results cor-roborate those ones found by Navas et al. (2000) or Vispoel and Aus-tin (1995) and they would justify the findings by Asmus (1986) with 12 and 13-year-old students, whose teachers find some problems to keep them motivated in the study of mu-sic.

In the fourth place, a posi-tive relationship between the aca-demic self-concept and the score is found, in the same way as other studies (Castejón & Miñano, 2008a, 2008b; McCormick & McPherson,



2003; McPherson & McCormick, 2006; Miñano et al., 2012; Nielsen, 2004). Besides, it is observed a neg-ative relationship between the so-cial self-concept and the instrument grades; this outcome can be justi-fied due to the fact that being in contact with other people may di-minish the individual work and the required concentration to master the musical instrument. In this sense, the compensatory model proposed by Winne and Marx (1981) is rel-evant, according to which, if a per-son recognizes himself/herself as a good musician, it could be observed a lower self-concept in other dimen-sions, like the sports, the academic or the social ones.

In the fifth place, a relationship between the self-improvement goals and the instrumental performance is shown, in the same way as the results found by other researchers (Barca et al., 2011; Fernández et al., 2012; Navas, Iborra, & Sampascual, 2007; Navas & Sampascual, 2008; Navas et al., 2009; Navas, Marco et al., 2012; Valle et al., 2008).

One can deduce that the ad-dition of the relationship between the social self-concept and the aca-demic self-concept makes sense, due to the fact that the teaching and learning processes, in general, and those ones about music, in partic-ular, take place inside social con-texts. Also some results from previ-ous studies are corroborated (Degé et al., 2009; Spychiger et al., 2009; Vispoel 1995), in which meaning-ful relationships between the musi-

cal self-concept and the social self-concept are found. In this direction, Degé et al. (2009) find a positive relationship between the musical training and the self-concept, so the practicing time with the instrument should be a variable to be taken into account in future researches. An-other suggestion for future studies would be to estimate the model’s adjustment and stability in contexts where music is not a compulsory subject (as at the Conservatory) and in total freedom spheres of activity (groups and bands, as a leisure ac-tivity, etc.).

A practical implication that can be derived from these results is that the academic activity at the Con-servatory should be guided to mo-tivate an adaptive and positive stu-dents’ self-concept, in the sense suggested by Asmus (1986), Howe et al. (1998), and Painsi and Parn-cutt (2004). The teachers should cre-ate a classroom atmosphere which allow the use of effective learning strategies, as well as help the stu-dents in their effort and persistence in the musical studies (Katsochi, 2008).

Finally, some limitations should be considered in this study, be-cause it only takes place at the Con-servatory of a concrete city, so it is difficult to generalize the results. Therefore, it is necessary to cover a higher number of centers, as well as a wider range of participants in relation to their age and to the mu-sical instrument they study. Other limitations of this study are that the



questionnaires that have been used have not been created to be applied in musical contexts or to evaluate motivational variables associated to music specifically, like those ones proposed by Vispoel (1995) or Spy-chiger et al. (2009), among others.

Also another variables connected to music motivation have not been taken into account (Hallam, 2002), as the family background and their relationship with music, the peer’s or the teachers’ influence and the valuation of the task.

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Fco. Pablo Holgado Tello, is Associate Professor of Psychometrics in UNED Uni-versity. PhD. in Psychology and Master in Advance Data Analysis and Modeling. The research is focused on the development and adaptation of measurement in-struments, and on the interrelations of the principal elements of Design, Meas-urement and Analysis that enhance the validity of quasi-experimental and corre-lational studies.

Leandro Navas Martínez is a Primary Education teacher, a Secondary Education Pro-fessor, and an Associate Professor of Developmental and Educational Psychol-ogy at the University of Alicante. PhD in Psychology by the UNED. His research centers around the motivation, the educational assessment, attitudes and learning disabilities. He has participated in several CIDE projects, I+D, and in some Ali-cante Town Hall research projects.

Victoria Marco Rico is a Chemical Engineer by the University of Alicante, and a Lecturer in Piano at the Conservatory of Music «Oscar Esplá» of Alicante. PhD by the University of Alicante. She works as a Piano teacher at the Professional Conservatory of Music «Guitarrista José Tomás» of Alicante. Her research is fo-cused on motivation towards Music.

Reception date: 22-11-2012 Review date: 19-02-2013 Accepted date: 16-03-2013

El rendimiento académico de estudiantes del Conservatorio de Música:

un modelo estructural de las variables motivacionalesFrancisco P. Holgado*, Leandro Navas**, y Victoria Marco****Universidad de Educación a Distancia (UNED, Madrid), **Universidad de Alicante,

***Conservatorio Profesional de Música de Alicante

ResumenEl objetivo de esta investigación es valorar las relaciones que diversas variables motivacionales man-tienen entre sí, en el contexto de las enseñanzas musicales en el Grado Profesional de Conservatorio de Música. Más concretamente, se pretende analizar las relaciones entre el autoconcepto, las atribuciones causales, las metas académicas y el contenido de las metas de los estudiantes, y las relaciones de to-das ellas con el rendimiento académico, en dicho contexto. Participan 209 estudiantes, mujeres y hom-bres, del Conservatorio que aprenden a tocar diferentes instrumentos musicales, con una edad media de 17.25 años. Se utilizan el cuestionario AF-5 (Musitu y García, 1999), el Cuestionario de Metas (Went-zel, 1989), la Escala de Atribuciones Causales Multidimensionales (Barca, 2000) y el Cuestionario de Metas Académicas (Hayamizu y Weiner, 1991). El modelo estructural estimado muestra adecuados ín-dices de ajuste. En general, se corroboran las relaciones planteadas entre las variables consideradas a partir del estudio teórico del tema, aunque llama la atención la relación positiva entre la atribución a la baja capacidad del bajo rendimiento académico y el autoconcepto académico.

Palabras clave: Autoconcepto, atribuciones causales, metas, rendimiento académico, conservato-rio.

AbstractThe aim of this research is to analyze the relationships between several motivational variables in the teaching Music context during the Professional Grade of Music at the Conservatory. More specifically, it is tried to analyze the relationships between the students’ self-concept, their causal attributions, their academic goals and their content goals, and the relationships between all of them and the academic performance, in that context. The participants are 209 Conservatory students, males and women, who learn to play a wide range of musical instruments, with an average age of 17.25 years old. All of them answer four closed-ended questionnaires: the AF-5 Questionnaire (Musitu & García, 1999), the Goal Questionnaire (Wentzel, 1989), the Multidimensional Causal Attributions Evaluation Scale (Barca, 2000) and the Academic Goal Questionnaire (Hayamizu & Weiner, 1991). In general, the causal diagram’s results show adequate adjustment indices and corroborate the relations between the variables which were set out from the theoretical framework. However, it is observed a curious positive relation between the poor performance-low capacity attribution and the academic self-concept.

Keywords: Self-concept, causal attributions, goals, academic performance, conservatory.

Correspondencia: Francisco Pablo Holgado Tello, Departamento de Metodología de las Ciencias del Comportamiento, Facultad de Psicología, UNED. Juan del Rosal, 10 - 28040 - Madrid. E-mail: [email protected]

Revista de Psicodidáctica, 2013, 18(2), 257-273 ISSN: 1136-1034 eISSN: 2254-4372www.ehu.es/revista-psicodidactica © UPV/EHU DOI: 10.1387/RevPsicodidact.6942

256 FRANCISCO P. HOLGADO, LEANDRO NAVAS, Y VICTORIA MARCO


Introducción

Este estudio se centra en un mo-delo explicativo de las relaciones entre diferentes variables motiva-cionales (el autoconcepto, el conte-nido de las metas, las atribuciones causales y las metas académicas) con el rendimiento académico (en el instrumento musical y en el resto de asignaturas), en el caso de los es-tudiantes del Conservatorio de Mú-sica.

Las metas académicas y las atribuciones causales están rela-cionadas entre sí (Cabanach et al., 2009; Closas, Sanz, y Ugarte, 2011; Marco, 2010; Miñano y Castejón 2010) y con la motivación para el logro (Miñano y Castejón, 2008; Navas, Soriano, Holgado, y Ló-pez, 2009; Phan, 2012). General-mente, la investigación muestra que la orientación a metas de dominio se encuentra relacionada con pa-trones atribucionales positivos y adaptativos, mientras que la orien-tación a metas de ejecución suele aparecer ligada a patrones atribu-cionales inadaptativos de indefen-sión aprendida (Valle, Cabanach et al., 2009; Valle, Núñez et al., 2009). Los alumnos con metas de dominio asocian más su esfuerzo y su ren-dimiento, y atribuyen tanto el éxito como el fracaso al esfuerzo: asumen que el esfuerzo está unido a la habi-lidad. Sin embargo, la orientación a metas de ejecución se asocia con atribuciones a la habilidad, tanto para el éxito como para el fracaso. La atribución a la habilidad, cuando

se considera una causa estable, es desadaptativa y puede producir in-defensión aprendida (Weiner, 1986, 1992). Asimismo, los alumnos con orientación a metas de ejecución relacionan esfuerzo y habilidad en forma inversa, de manera que pue-den llegar a evitar el esfuerzo con el fin de proteger su autoestima (Bro-phy, 2005; Valle et al., 2008). Igual-mente, las atribuciones afectan de forma significativa a las metas aca-démicas (Closas et al., 2011; Navas y Soriano, 2006; Valle, Cabanach et al., 2009).

Por otra parte, la relación en-tre las metas de dominio, en las que prima el deseo de aprender, y las ca-lificaciones otorgadas por los profe-sores ha sido puesta en duda, tanto en contextos universitarios (Kolic-Vehovec, Roncevic, y Bajsanski, 2008; Valle et al., 2008) como no universitarios (McWhaw y Abrami, 2001; Pintrich, 2000). E incluso se sugiere no considerar procesos de comparación social en las metas de ejecución (Brophy, 2005; Navas, Marco, y Holgado, 2012; Valle et al., 2007). También, se comprueba que los estudiantes orientados a me-tas de aprendizaje o de dominio, al enfrentarse a tareas difíciles, mues-tran creencias de competencia (Fer-nández, Anaya, y Suárez, 2012; Ur-dan, 2010; Valle, Cabanach et al., 2009; Valle, Núñez et al., 2009; Zimmer man, 2008; Zimmerman y Schunk, 2008) y, a la vez, se ob-serva que los estudiantes de alto rendimiento muestran niveles al-tos en metas de aprendizaje (Barca,

EL RENDIMIENTO ACADÉMICO DE ESTUDIANTES DEL CONSERVATORIO DE... 257


Peralbo, Porto, Marcos, y Brenlla, 2011; Marco, 2010; Navas y Sam-pascual, 2008).

Desde la perspectiva del con-tenido de las metas, que resalta lo que los estudiantes persiguen y lo que orienta su comportamiento para lograr el resultado que quieren al-canzar (Wentzel, 1989, 1999), se informa que perseguir una meta concreta no es incompatible con te-ner otras metas diferentes, defen-diendo la idea de múltiples metas. Existen pruebas de que el conte-nido de las metas se relaciona con el rendimiento académico (Navas, Soriano, y Holgado, 2012; Wentzel, 1991a, 1991b, 2000).

Las atribuciones causales tam-bién se relacionan con el rendi-miento académico. Unos patrones de atribución adecuados favorecen la implicación del sujeto en la tarea, la atribución influye indirectamente sobre el rendimiento académico y la atribución del fracaso a la baja ca-pacidad predice los resultados aca-démicos negativos (Navas, Caste-jón, y Sampascual, 2000; Vispoel y Austin, 1995). Así, aquellos alum-nos de rendimiento elevado asocian el éxito a causas internas (esfuerzo, interés o uso de estrategias adecua-das). Se observa que los estudian-tes de matemáticas y de lengua atri-buyen al esfuerzo y a la capacidad las buenas calificaciones en ma-yor medida que los que tienen ma-las notas (Castejón, Navas, y Sam-pascual, 1996; Miñano y Castejón, 2011; Navas et al., 2000). La atribu-ción del éxito a la capacidad o al es-

fuerzo predice positivamente el ren-dimiento académico, contrariamente a la atribución a la suerte, que lo hace negativamente (Barca, Brenlla, Marcos, Morán, y Porto, 2007; Cas-tejón, Navas, Miñano, y Soriano, 2009). En el campo de la educación musical, varios autores encuentran estos mismos resultados entre los estudiantes (Austin y Vispoel, 1998; Chandler, Chiarella, y Auria, 1988; Legette, 1998; Marco, 2010; Painsi y Parncutt, 2004). Marco (2010) comprueba que la atribución del fra-caso a la baja capacidad influye ne-gativamente sobre el rendimiento académico. Asmus (1986) encuentra que los alumnos atribuyen el éxito a causas internas y el fracaso a cau-sas externas e inestables. En este sentido, Reynolds (1992) defiende que las clases de música deberían estructurarse para demostrar que la habilidad musical no es un rasgo es-table y que se desarrolla con el es-fuerzo. De la misma forma, Howe, Davidson y Sloboda (1998) afirman que los estudiantes de música ne-cesitan saber que la práctica instru-mental es la causa más importante de la calidad interpretativa y, por lo tanto, el camino más fiable para me-jorar las habilidades musicales.

El autoconcepto mantiene re-laciones con el rendimiento acadé-mico. Hay muchas investigaciones que hallan una relación significativa entre el autoconcepto y el rendi-miento académico (Carmona, Sán-chez, y Bakieva, 2011; Castejón, Gi-lar, y Pérez, 2009; Katsochi, 2008; Marsh y O’Mara, 2008; Miñano y



Castejón, 2011; Miñano, Castejón, y Gilar, 2012; Skaalvik y Skaal-vik, 2008; Valentine, 2002). En la educación musical, Winne y Marx (1981) sugieren que si uno se valora como buen músico, el rendimiento en el área musical se podría aso-ciar con un autoconcepto más bajo en otras áreas, como la deportiva, la académica o la social y, a la vice-versa, Marco (2010) halla una rela-ción negativa entre el autoconcepto social y el rendimiento en el instru-mento. Por su parte, McCormick y McPherson (2003) y McPherson y McCormick (2006) encuentran que el autoconcepto es el factor predic-tivo más importante del rendimiento en música. Además, los alumnos de instrumento y canto que más se im-plican cognitiva y metacognitiva-mente al practicar suelen presentar un autoconcepto elevado (Nielsen, 2004).

Como se puede apreciar, hay muchos estudios que analizan el po-der predictivo de las variables mo-tivacionales en el rendimiento aca-démico, pero pocos de ellos hacen referencia a la música y, en nuestro contexto, apenas hay investigacio-nes centradas en el Conservatorio (Marco, 2010; Navas, Marco et al., 2012). Precisamente, la singulari-dad de este trabajo y lo más nove-doso del mismo es que se lleve a cabo con estudiantes de música en el Conservatorio.

En suma, el objetivo general de este estudio es analizar la capaci-dad predictiva del autoconcepto, de las atribuciones, de las metas aca-

démicas y del contenido de las me-tas en relación con el rendimiento académico de los estudiantes del Conservatorio de Música. Hay que considerar que los estudios en el Conservatorio son una actividad ex-traescolar que el sujeto no está obli-gado a realizar, por lo que se puede sospechar que está muy motivado hacia esos aprendizajes musicales. En consecuencia, a partir de los re-sultados de los estudios mencio-nados en el contexto teórico ante-riormente expuesto, se plantea el modelo predictivo del rendimiento académico de los estudiantes del Conservatorio de Música que se muestra en la Figura 1. Se plantea que la atribución a la facilidad de la materia para el alto rendimiento afecta negativamente al autocon-cepto académico, que la atribución al esfuerzo para el alto rendimiento académico predice positivamente el autoconcepto académico y las me-tas de superación personal, y que la atribución a la baja capacidad para el bajo rendimiento académico influye negativamente en el auto-concepto académico y en el rendi-miento. Del mismo modo, se plan-tea que el autoconcepto académico media positivamente con las me-tas de superación personal y con el rendimiento y que el autoconcepto social repercute negativamente en el rendimiento con el instrumento. A su vez, las metas de superación personal inciden positivamente en el rendimiento del instrumento. Por último, el rendimiento en el instru-mento se relaciona positivamente



AE-ARA

BC-BRA

AA

AS

MSP

NINST

NMED

FM-ARA

– + +

+ –

–

– + + +

+

Figura 1. Diagrama del modelo a estimar.Nota: AA = Autoconcepto académico/laboral; AS = Autoconcepto social; MSP = Metas de supera-ción personal; FM-ARA = Atribución a la facilidad de las materias del alto rendimiento académico; AE-ARA = Atribución al esfuerzo del alto rendimiento académico; BC-BRA = Atribución a la baja ca-pacidad del bajo rendimiento académico; NINST = Nota obtenida en el instrumento; NMED = Nota media obtenida en el resto de asignaturas.

con el rendimiento del resto de asig-naturas. Estimar el modelo plan-teado mediante análisis de vías o path analysis es el objetivo concreto de este estudio.

Método

Participantes

Participa el 26% del total de alumnos del Conservatorio Profe-sional de Música de Alicante (Es-paña). Los 209 participantes son seleccionados por muestreo inciden-tal. El 55.5% son hombres (n = 116) y el 45.5% mujeres (n = 93). Sus edades oscilan entre los 12 y los 62 años (M = 17.25; DT = 5.46). El 19.6% cursa primer curso, el 15.3% segundo, el 12.9% tercero, el 14.4%

cuarto, el 23.4% quinto y el 14.4% sexto.

Variables e instrumentos

Las variables sometidas a estu-dio son las siguientes:

Dimensiones del autoconcepto

Autoconcepto académico/labo-ral (AA), autoconcepto social (AS), autoconcepto emocional (AE), auto-concepto familiar (AFA) y autocon-cepto físico (AFI). Se evalúan con el AF-5, con una fiabilidad α = .82 (Musitu y García, 1999).

El contenido de las metas

Metas de responsabilidad aca-démica (MRA) y metas de amis-



tad (MAM). Se evalúan con el Goal Questionnaire de Wentzel (1989), que en la versión española muestra unos índices de fiabilidad que osci-lan entre α = .79 y α = .76 (Navas y Sampascual, 2008). El cuestiona-rio original evalúa otras metas (de logro e instrumentales) pero se des-estiman al no considerarse fiables (α = .21 y α = .29, respectivamente, según Navas, Soriano et al., 2012).

Atribuciones causales

Atribución a la facilidad de las materias del alto rendimiento aca-démico (FM-ARA), atribución a la capacidad del alto rendimiento aca-démico (AC-ARA), atribución al profesorado del bajo rendimiento académico (PF-BRA), atribución a la suerte del rendimiento acadé-mico (S-RA), atribución al esfuerzo del alto rendimiento académico (AE-ARA), atribución al escaso es-fuerzo del bajo rendimiento acadé-mico (EE-BRA) y atribución a la baja capacidad del bajo rendimiento académico (BC-BRA). Se evalúan a través de la Escala de Evaluación de Atribuciones Causales Multidi-mensionales (Barca, 2000), con un alfa entre .53 y .75 (Barca et al., 2007).

Metas académicas

Metas de logro (ML), metas de refuerzo social (MRS), metas de aprendizaje (MA) y metas de supe-ración personal (MSP). Se evalúan

mediante el Cuestionario de Me-tas Académicas (Hayamizu y Wei-ner, 1991), en la versión de Gonzá-lez, Torregrosa y Navas (2002), con unos índices de fiabilidad que osci-lan entre α = .72 y α = .86 (Marco, 2010).

Rendimiento académico

Nota obtenida en el instrumento musical (NINST) y nota media del resto de asignaturas (NMED).

Procedimiento

Tras obtener la autorización de la dirección del centro, los estu-diantes completan los instrumentos en su aula habitual, dentro del hora-rio lectivo. Entre las instrucciones, se destaca que la participación en el estudio es voluntaria, que, en caso de participar, respondan con since-ridad y que, en todo momento, el tratamiento de datos y futuras pu-blicaciones sobre los mismos se ha-ría salvaguardando el anonimato de los participantes. El procedimiento es el de consentimiento informado no retribuido (en el caso de los me-nores de edad, se obtiene de la fa-milia).

Diseño y análisis de datos

El diseño es de tipo correlacio-nal básico. Los datos se someten a análisis multivariantes, empleando el paquete de programas SPSS (ver-sión 16.0) y LISREL (versión 8.71).



Resultados

En la Tabla 1 se muestra la ma-triz de correlaciones bivariadas r de

Pearson para las variables consi-deradas. Se observa en la misma la compleja red de relaciones que se producen entre las variables.

El modelo estructural de la Fi-gura 1 se estima partiendo de la ma-triz de correlaciones con el método de estimación de máxima verosi-militud robusta, dado que las varia-bles, excepto NMED, no son nor-males debido, principalmente, a su grado de asimetría (Morata-Ramírez y Holgado, 2013; Yang-Wallentin, Jöreskog, y Luo, 2010). Los índices de bondad de ajuste son aceptables, ya que los valores del GFI (.98) y del AGFI (.95) se sitúan por en-cima del valor .90 recomendado por Byrne (2001) y el valor de RMSEA (.03) está por debajo del valor .1. Es

decir, el modelo se ajusta a los da-tos (χ2

Satorra-Bentler = 20.06, gl = 17, p = .27), por lo que no se está en condiciones de rechazarlo ya que describe razonablemente bien cómo se relacionan las variables entre sí.

Tras analizar los índices de mo-dificación, se decide incluir el pará-metro entre AS y AA, ya que tiene sentido a partir de los resultados de estudios previos (Degé, Wehrum, Stark, y Schwarzer, 2009; Spychi-ger, Gruber, y Olbertz, 2009; Vis-poel 1995). En la Figura 2, se puede observar el diagrama correspon-diente a la solución completamente

Tabla 1Matriz de Correlaciones Bivariadas r de Pearson entre las Variables

FM-ARA

AE-ARA

BC-BRA AA AS MSP NINST NMED

FM-ARAAE-ARABC-BRAAAASMSPNINSTNMED

1———————

–.02 1——————

–.12 .02

1—————

–.20** .23** .18**

1m————

–.06**.11**.08**.25**

1**———

–.13**.20**.02**.20**.07**

1**——

.01**

.16**

.00**

.31**–.08**.24**

1**—

–.09**.01**

–.13**.31**.03**.18**.48**

1***p < .05 **p < .01.Nota: AA = Autoconcepto académico/laboral; AS = Autoconcepto social; MSP = Metas de supera-ción personal; FM-ARA = Atribución a la facilidad de las materias del alto rendimiento académico; AE-ARA = Atribución al esfuerzo del alto rendimiento académico; BC-BRA = Atribución a la baja ca-pacidad del bajo rendimiento académico; NINST = Nota obtenida en el instrumento; NMED = Nota media obtenida en el resto de asignaturas.



estandarizada teniendo en cuenta los índices de modificación.

Si esos resultados se compa-ran con el modelo de la Figura 1, se aprecia que se ven confirma-das las relaciones propuestas en-tre FM-ARA y AA, entre AE-ARA y MSP, entre AE-ARA y AA, en-tre BC-BRA y NMED, entre AA y NINST, entre AA y NMED, entre AS y NINST, entre MSP y NINST, y entre NINST y NMED. Tras la comparación también se observa

que la relación entre BC-BRA y AA es positiva, en contra de lo pro-puesto inicialmente, que la relación planteada entre AA y MSP se pro-duce entre MSP y AA y que, como se ha señalado, el ajuste mejora al incluir la relación no prevista entre AS y AA. El modelo se ajusta a los datos (χ2

Satorra-Bentler = 11.13, gl = 16, p = .80) y los índices de ajuste me-joran ya que GFI = .99, AGFI = .97 y RMSEA = 0. En la Tabla 2 se rea-liza una comparativa entre los índi-

FMARA

AS

AEARA

BCBRA

MSP

NINST

NMED

.83

.71

–.13

AA

–.16

.17

.13

–.16

.20

.04

.23

.42

.21

.97

.85

.33

–.06

.11

.03

.09

–.08

–.16

Figura 2. Diagrama de vías con la solución completamente estandarizada, teniendo en cuenta los índices de modificación.

Tabla 2Comparativa entre los Índices de Ajuste de los Modelos Inicial y Final

χ2Satorra-Bentler gl p GFI AGFI RMSEA

Modelo inicial 20.06 17 .27 .98 .95 .03Modelo final 11.13 16 .80 .99 .97 0



ces de ajuste de los modelos inicial y final, a fin de facilitar la lectura de los datos y la evolución del ajuste.

Discusión

El objetivo de esta investiga-ción es analizar la relación entre las variables motivacionales (autocon-cepto, atribuciones causales, conte-nido de las metas y metas académi-cas) y el rendimiento académico de los estudiantes en el Conservatorio Profesional de Música (ahí radica la originalidad de las posibles apor-taciones de este estudio) y para ello se contrasta un modelo estructural (véase la Figura 1).

El modelo estimado, en primer lugar, permite confirmar que en el autoconcepto académico inciden directamente la atribución a la fa-cilidad de la materia del alto ren-dimiento académico (en sentido ne-gativo) y la atribución al esfuerzo del alto rendimiento académico (en sentido positivo), tal y como se planteaba en el modelo, porque constituyen un patrón atribucional adaptativo que confirma la relación entre internalidad y autoestima de-fendida por Weiner (1986, 1992) y los resultados de Miñano y Castejón (2011). En contra de lo esperado, la atribución a la baja capacidad del bajo rendimiento académico afecta positivamente al autoconcepto aca-démico y esto se justificaría porque se trata de una actividad voluntaria que difiere de las asignaturas que tí-picamente conforman el currículo.

En segundo lugar, se observa que el autoconcepto académico incide di-rectamente sobre las metas de supe-ración personal, coincidiendo con los resultados de otros estudios (Miñano y Castejón, 2011), que constatan que los alumnos con un autoconcepto positivo se orientan hacia el apren-dizaje. Asimismo, se confirman los resultados de Austin (1990), quien encuentra que la autoestima musical es un predictor de la participación del estudiante en actividades musi-cales (dentro y fuera del centro) y de Klinedinst (1991) que halla relacio-nes entre el autoconcepto musical y la participación del alumnado en ac-tividades musicales.

En tercer lugar, se observa una influencia directa de la atribución al esfuerzo del alto rendimiento acadé-mico sobre las metas de superación personal, de manera que se coin-cide con los hallazgos de Cabanach et al. (2009), Valle, Cabanach et al. (2009) y Valle, Nuñez et al. (2009). Se confirma, asimismo, una relación entre la atribución a la baja capaci-dad del bajo rendimiento académico y la nota media en sentido negativo. Estos resultados corroboran los ob-tenidos por Navas et al. (2000) o Vispoel y Austin (1995) y justifica-rían los hallazgos de Asmus (1986) con estudiantes de 12-13 años, que generan problemas a los profesores para mantenerlos implicados en el estudio de la música.

En cuarto lugar, se halla una re-lación de tipo positivo entre el au-toconcepto académico y las califi-caciones, en la línea de lo indicado



por otros estudios (Castejón y Mi-ñano, 2008a, 2008b; McCormick y McPherson, 2003; McPherson y McCormick, 2006; Miñano et al., 2012; Nielsen, 2004). Además, se observa una relación de tipo nega-tivo entre el autoconcepto social y la nota en el instrumento, pudiendo justificarse este hecho en función de que relacionarse con los demás puede mermar el trabajo individual y la concentración requerida para dominar el instrumento musical. En este sentido, es relevante el modelo compensatorio propuesto por Winne y Marx (1981), según el cual si uno se valora como buen músico puede surgir un autoconcepto más bajo en otras dimensiones como la depor-tiva, la académica o la social.

En quinto lugar, se pone de ma-nifiesto una relación entre las metas de superación personal y el rendi-miento en el instrumento, en cohe-rencia con lo obtenido por otros in-vestigadores (Barca et al., 2011; Fernández et al., 2012; Navas, Ibo-rra, y Sampascual, 2007; Navas y Sampascual, 2008; Navas et al., 2009; Navas, Marco et al., 2012; Valle et al., 2008).

Se deduce que la inclusión de la relación entre el autoconcepto so-cial y el autoconcepto académico tiene sentido ya que los procesos de enseñanza-aprendizaje, en gene-ral, y los de la música, en particular, se producen en contextos sociales y, además, se corroboran los resul-tados de estudios previos (Degé et al., 2009; Spychiger et al., 2009; Vispoel 1995) que encuentran rela-

ciones significativas entre el auto-concepto musical y el autoconcepto social. En este sentido, Degé et al. (2009) encuentran una relación po-sitiva entre el entrenamiento mu-sical y el autoconcepto, por lo que las horas de práctica con el instru-mento debe ser una variable a te-ner en cuenta en investigaciones fu-turas. Otra línea de trabajo de cara al futuro sería valorar el ajuste y la invarianza del modelo en contextos en los que la música es una asigna-tura obligatoria, en contextos en los que no es obligatoria (tales como en el Conservatorio) y en ámbitos de total libertad (grupos y asociaciones musicales, bandas, como ocio, etc.).

Una implicación práctica que se puede derivar de estos resultados es que la actividad académica del Conservatorio debe orientarse de modo que se promueva en el alum-nado un estilo atribucional adap-tativo y un autoconcepto positivo, en el sentido sugerido por Asmus (1986), Howe et al. (1998), Painsi y Parncutt (2004). Los profesores deberían crear un clima en clase que permita el uso de estrategias de aprendizaje efectivas, así como ayu-dar a los estudiantes en su esfuerzo y persistencia en los estudios musi-cales (Katsochi, 2008).

Finalmente, se deben tener en cuenta las limitaciones de este es-tudio, ya que se lleva a cabo única-mente en el Conservatorio de una ciudad concreta, con lo que se li-mita la posibilidad de generalizar los resultados. Por lo tanto, es ne-cesario en investigaciones futuras



abarcar un mayor número de cen-tros, así como una mayor diversi-dad de participantes en lo relativo a la edad y al instrumento musical que estudian. Otras limitaciones de este estudio son que los cuestiona-rios utilizados no están creados para ser empleados en contextos musi-cales o para evaluar variables moti-vacionales relacionadas específica-

mente con la música tales como los propuestos, entre otros, por Vispoel (1995) o Spychiger et al. (2009), y que no se han tenido en cuenta otras variables relacionadas con la motivación por la música (Hallam, 2002), tales como antecedentes fa-miliares musicales, influencia de los pares o de los profesores y la valo-ración de la tarea.

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Francisco Pablo Holgado Tello es profesor Titular de Psicometría en la UNED. Doc-tor en Psicología por la Universidad de Sevilla y Máster en Análisis Avanzado de Datos y Construcción de Modelos por la UCM. Sus investigaciones tratan de la construcción y adaptación de instrumentos de medida de variables psicológicas, y de la interrelación entre los principales elementos de diseño, medida y análisis que permiten optimizar la validez en estudios cuasi-experimentales y correlacio-nales.

Leandro Navas Martínez es Maestro de Enseñanza Primaria, Profesor de Enseñanza Secundaria y Profesor Titular de Psicología Evolutiva y de la Educación en la Fa-cultad de Educación de la Universidad de Alicante. Se doctoró en Psicología por la UNED. Sus líneas de investigación giran en torno a la motivación, la evalua-ción educativa, las actitudes y las dificultades de aprendizaje. Ha participado en varios proyectos del CIDE, de I+D o del Ayuntamiento de Alicante.

Victoria Marco Rico es Ingeniera Química por la Universidad de Alicante y Profe-sora Superior de Piano por el Conservatorio Superior de Música «Óscar Esplá» de Alicante. Es Doctora por la Universidad de Alicante. Trabaja como Profesora de Piano en el Conservatorio Profesional de Música «Guitarrista José Tomás» de Alicante. Sus líneas de investigación giran en torno a la motivación para la Mú-sica.

Fecha de recepción: 22-11-2012 Fecha de revisión: 19-02-2013 Fecha de aceptación: 16-03-2013

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The Students’ Academic Performance at the Conservatory of